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DEA_SBM代码及Matlab实现_超效率SBM模型分析

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简介:
本研究探讨了基于DEA(数据包络分析)框架下的超效率SBM模型及其在Matlab中的实现方法。通过该模型,能够更精确地评估决策单元的相对效率,并提供改进方向。代码开源便于学术交流和应用推广。 如何编写包含非期望产出的超效率SBM模型的MATLAB代码?

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客服
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  • DEA_SBMMatlab_SBM
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    本研究探讨了基于DEA(数据包络分析)框架下的超效率SBM模型及其在Matlab中的实现方法。通过该模型,能够更精确地评估决策单元的相对效率,并提供改进方向。代码开源便于学术交流和应用推广。 如何编写包含非期望产出的超效率SBM模型的MATLAB代码?
  • SBMSBM.txt
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    本文件包含SBM(Slack-Based Measure)模型及改进型超效率SBM模型的编程实现代码,适用于数据包络分析(DEA)中的效率评价。 文件较多,因此存放在网盘里。每个txt文件内包含下载链接及提取码,并且这些链接永久有效。 样例数据及详细介绍可以在相关文章中找到。具体可参考以下内容:样例数据展示了如何组织信息以及详细介绍了整个流程和注意事项。
  • 基于非期望SBMMatlab应用数据类(含附件)
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    本资源提供基于非期望产出的超效率SBM模型的Matlab实现代码及相关应用案例数据。适用于评价决策单元效率,包含详细的输入输出文件和文档说明。 非期望超效率SBM模型是一种用于处理包含非期望产出的效率评估问题的方法。该模型通过引入非期望产出来更准确地衡量决策单元(DMU)的效率水平,在经济学与运筹学中,它允许有效率单位获得超过1的评分,超出生产可能性边界,从而对这些单位进行进一步评价和排序。 在使用此模型时,Matlab因其强大的数值计算能力和灵活编程环境被广泛采用。通过其工具包,研究人员能够实现SBM及其变体的计算,并评估截面数据、时间序列及面板数据中的效率情况。 本段落档不仅介绍了非期望超效率SBM模型的应用方法,还提供了相应的Matlab工具包。该工具支持基础和扩展版本的SBM模型以及规模报酬可变与不变两种情形的选择,以满足不同的研究需求。这使得它在学术研究中具有很高的灵活性和实用性。 此外,文档还包括一个视频教学文件来帮助用户更直观地理解非期望超效率SBM模型及其Matlab工具包的操作过程。这一措施体现了编写者对用户的关怀,并展示了该工具的易用性特点。 除了上述内容外,文档还包含了一些技术分析文章,这些文章可能涉及实际应用案例或深入探讨模型的技术细节。它们对于理解和实施这个先进的评估方法具有重要价值。 文件列表显示了非期望超效率SBM模型在不同类型数据中的广泛应用及其相关的详细解释和技术支持材料。这有助于用户更好地理解该模型的计算过程和结果分析,并为他们提供理论依据和支持实际应用的例子。 总之,非期望超效率SBM模型结合Matlab工具包构成了一个强大的评估平台。本段落档指导读者如何使用此软件进行模型实现及不同类型数据的效率评价,并通过视频教程增强其实用性和易访问性,使用户能够掌握并运用这一先进的方法论。
  • DEAMATLABDEA、BCC和CCR
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    这段资料提供了一套实现超效率DEA(数据包络分析)、BCC及CCR模型的MATLAB代码。适用于需要进行生产率与效率评估的研究者和技术人员。 这段文字描述了一个包含三个DEA模型(投入型、产出型、超效率)的MATLAB代码集合。只需设置好变量即可使用这些代码。希望与大家共同进步!
  • 基于SBM的环境评估(2008年)
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    本研究采用Slack-Based Measure (SBM) 模型探讨并评估了2008年的环境效率,分析了资源利用与环境污染之间的关系。 在企业产品生产过程中会产生一些有害副产品。传统的DEA效率评价模型及研究文献并未将这些副产品纳入考虑范围,因此所得的评价结果无法准确衡量企业的技术效率水平。本段落比较了处理非期望产出的相关DEA模型的优点和缺点,并引入了一个非径向、非角度的SBM模型来解决非期望产出问题。通过对43家企业的环境效率进行实证分析,进一步验证了该方法的有效性。
  • 使用PyTorchSRCNN
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    本项目采用PyTorch框架实现了SRCNN(Super-Resolution Convolutional Neural Network)模型,用于图像超分辨率处理,可有效提升低分辨率图像的清晰度和细节。 针对初学者使用指南:确保数据集文件已解压并放置在D盘上。然后,在终端按照README中的指示运行train或test部分的内容。建议使用绝对路径,并将参数num_workers设置为0,以适应大多数电脑的配置需求。整个过程仅需4积分,实际上等同于免费提供。如有任何问题,请联系博主,私信将会得到回复。
  • RCAN-pytorch_RCAN_pytorchRAR文件
    优质
    本项目提供基于PyTorch框架实现的RCAN(Residual Channel Attention Networks)超分辨率模型代码与预训练模型,适用于图像放大和增强任务。 本RAR文件包含图像超分辨率重构的网络模型RCAN的代码,并且可以成功运行。
  • SBM-DEA与DEASBM_含非期望产出的SBM-DEA_SBM-dea
    优质
    本研究探讨了包含非期望产出的SBM-DEA模型及其在决策单元效率评估中的应用,深入分析了SBM-DEA和DEASBM两种方法的区别与联系。 本代码用于求解包含非期望产出的非导向SBM模型,仅供学术研究使用。
  • 非预期产出SBM-DEAMatlab (2).zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB编写的非预期产出SBM-DEA(数据包络分析)模型代码。适用于进行效率评价和生产前沿面研究,旨在帮助用户理解和应用这一先进的分析工具。 非期望产出SBM-DEA模型的Matlab代码可以在名为非期望产出SBM-DEA模型matlab代码 (2).zip的文件中找到。
  • 图像
    优质
    本项目旨在通过深度学习技术实现图像超分辨率重建,采用多种先进算法提升图像清晰度与细节表现,适用于各类低分辨率图像的增强处理。 使用C++代码实现的图像超分辨率技术包括了人工神经网络(ANN)接口的调用以及MFC图形界面的设计与实现。